Retrieval Augmented Generation คืออะไร

Generative AIRetrieval Augmented Generation คืออะไร



สวัสดีครับ วันนี้ผมจะพยายามสรุปเรื่อง Retrieval Augmented Generation (RAG) คืออะไร สามารถแก้ไข AI Hallucination ได้หรือไม่ ให้เข้าใจง่ายๆ นะครับ

.

คำอธิบาย RAG : Retrieval-augmented generation คืออะไร

RAG เป็นเทคนิคที่ช่วยเพิ่มความสามารถให้กับ Large Language Models (LLMs) อย่าง ChatGPT ให้ตอบคำถามได้แม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้น โดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายนอกมาประกอบการตอบคำถาม เปรียบเสมือนการสอบแบบ open book ที่ให้ LLMs ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมได้นั่นเอง

.

กระบวนการทำงานของ RAG แบ่งเป็น 3 ขั้นตอนหลักๆ คือ:
1. Retrieve – ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามจากแหล่งข้อมูลภายนอก
2. Augment – นำข้อมูลที่ค้นเจอมาเสริมเข้ากับคำถามเดิม สร้างเป็น prompt ใหม่
3. Generate – ป้อน prompt ใหม่ให้ LLMs เพื่อสร้างคำตอบที่ดีขึ้น

.

ข้อดีของ RAG

ข้อดีของ RAG คือช่วยลดปัญหา “hallucination” หรือการที่ LLMs สร้างคำตอบที่ฟังดูดีแต่ไม่ตรงความจริง เพราะมีข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือมาอ้างอิง ทำให้คำตอบแม่นยำ ทันสมัย และเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น นอกจากนี้ RAG ยังประหยัดต้นทุนและเวลากว่าการ fine-tune โมเดลใหม่ทุกครั้งที่ข้อมูลเปลี่ยนแปลง

.

ตัวอย่างการนำ RAG ไปปรับใช้กับธุรกิจ

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ RAG เช่น chatbots ที่ตอบคำถามลูกค้าได้ตรงใจ, ระบบสรุปรายงานอัตโนมัติ, เครื่องมือค้นหาข้อมูลอัจฉริยะ เป็นต้น ในอนาคต RAG จะยิ่งมีบทบาทสำคัญในการยกระดับ LLMs ให้ฉลาดและใช้งานได้หลากหลายมากขึ้นแน่นอนครับ

โดยสรุป RAG คือเทคนิคเสริมพลังให้ LLMs ด้วยการดึงข้อมูลภายนอกมาช่วยตอบคำถาม ทำให้ได้คำตอบที่แม่นยำ น่าเชื่อถือ และตรงบริบทยิ่งขึ้น ถือเป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าสำคัญของ AI ในปัจจุบันเลยล่ะครับ

.

Citations:
[1] Mitigate hallucinations with retrieval augmented generation in KNIME https://www.knime.com/blog/mitigate-hallucinations-in-llms-with-rag/
[2] Reduce AI Hallucinations with Retrieval Augmented Generation – The New Stack https://thenewstack.io/reduce-ai-hallucinations-with-retrieval-augmented-generation/
[3] How Retrieval-Augmented Generation (RAG) Helps Reduce AI Hallucinations – LinkedIn https://www.linkedin.com/pulse/how-retrieval-augmented-generation-rag-helps-reduce-ai-hallucinations-g22ac
[4] RAG Concept – VulturePrime https://www.vultureprime.com/blogs/rag-internal-knowledge

Related articles

การใช้ AI ช่วยในการเขียนหนังสือ และการตรวจสอบเนื้อหาจาก AI: คู่มือครบจบสำหรับนักเขียนยุคใหม่

เรียนรู้วิธีใช้ AI ช่วยเขียนหนังสือและตรวจสอบเนื้อหาอย่างมืออาชีพ พร้อมเครื่องมือแนะนำและเทคนิคปฏิบัติจริงสำหรับผู้ประกอบการและทีมงาน

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

เจาะลึกผลกระทบ AI ต่อการเลิกจ้างพนักงานออฟฟิศ และแนวทางปรับตัวสำหรับอนาคต

AI กำลังเปลี่ยนโลกการทำงาน พนักงานออฟฟิศจะรับมืออย่างไร? บทความนี้วิเคราะห์ผลกระทบ AI ต่อการจ้างงาน ตำแหน่งที่เสี่ยง พร้อมข้อแนะนำสำหรับพนักงานและองค์กรในการปรับตัวเพื่ออนาคต

Meta เปิดตัว Llama 4: AI รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

Meta เปิดตัว Llama 4 รุ่น Maverick และ Scout พร้อมความสามารถใหม่ๆ ทั้งการประมวลผลภาพ วิดีโอ และภาษา ด้วย context window ถึง 10 ล้านโทเค็น

เจาะลึก Agentic AI: เทคโนโลยีสุดล้ำที่จะเปลี่ยนโลกธุรกิจ

ทำความรู้จัก Agentic AI เทคโนโลยี AI ขั้นสูงที่คิดและตัดสินใจได้เอง พร้อมเจาะลึกกลไกการทำงานและผลกระทบต่อวงการธุรกิจ

Related Article

Github Repository awesome-llm-apps รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัว พร้อม Source Code...

ค้นพบ awesome-llm-apps บน GitHub ที่รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัวพร้อม Source Code ฟรี ตั้งแต่ Chatbot, AI Agent, RAG System ใช้ LangChain, LlamaIndex สำหรับธุรกิจ SME

เจาะลึก Rich Python Library: โอเพ่นซอร์สสุดเจ๋งที่ครองใจนักพัฒนา 35,000 คน

ทำความรู้จัก Rich Python Library โอเพ่นซอร์สที่มี 35k GitHub stars ด้วยฟีเจอร์สุดล้ำสำหรับ terminal output และเทคนิคสำเร็จที่ธุรกิจไทยนำไปประยุกต์ใช้ได้

OpenAI เปิดตัว o3-Pro: จุดเปลี่ยนสำคัญและผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI

เจาะลึก OpenAI o3-Pro โมเดล AI ล่าสุดที่มาพร้อมความสามารถขั้นสูง ราคาถูกลง 87% และผลกระทบต่อธุรกิจและนักพัฒนา พร้อมแนวทางการนำไปใช้ในองค์กร
สอบถามข้อมูล